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人工智能论文:非凸和非光滑目标函数的扰动近似下降以逃避鞍点(Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points

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bigrc 发表于 2019-1-28 11:44:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
bigrc 2019-1-28 11:44:07 200 0 显示全部楼层
人工智能论文:非凸和非光滑目标函数的扰动近似下降以逃避鞍点(Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points for Non-convex and  Non-smooth Objective Functions)我们考虑在非凸和非光滑优化中找到局部极小值的问题。在严格鞍点的假设下,一阶方法得出了正的结果。我们提出了非光滑情况的第一个已知结果,需要不同的分析和不同的算法。
We consider the problem of finding local minimizers in non-convex andnon-smooth optimization.Under the assumption of strict saddle points, positiveresults have been derived for first-order methods.We present the first knownresults for the non-smooth case, which requires different analysis and adifferent algorithm.人工智能论文:非凸和非光滑目标函数的扰动近似下降以逃避鞍点(Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points for Non-convex and  Non-smooth Objective Functions) x2d2829yy22n2QZD.jpg
URL地址:https://arxiv.org/abs/1901.08958     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1901.08958    ----人工智能论文:非凸和非光滑目标函数的扰动近似下降以逃避鞍点(Perturbed Proximal Descent to Escape Saddle Points for Non-convex and  Non-smooth Objective Functions)
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